1. 准备工作

确认自己的电脑上安装了nividia驱动，以及cuda，cudnn，具体安装方法在另一片文章中有介绍

2. pip安装tensorflow

ubuntu16自带的Python2.7 和Python3.4，最好使用python3,运行

pip3 install tensorflow-gpu

可能的坑

ImportError:libcudnn.so.6.0:cannot open shared object file:No such file or directory
打开/usr/local/cuda/lib64,发现现存的文件为libcudnn.so.5.0
tensorflow-gpu最新版本是1.3，需要cuda8以及cudnnv6的支持，而笔者的电脑上安装的为cuda8和cudnnv5，如果不想更新cudnn，就需要安装gensorflow-gpu1.2版本

pip3 uninstall tensorflow-gpu
pip3 install tensorflow-gpu==1.2

再次打开python3，输入import tensorflow，就不会报错了

3. 最后提醒

不要使用源码安装！不要使用源码安装！不要使用源码安装！
笔者使用源码安装了三遍，折腾了一整晚，中间各种坑，最后也没安装成功。最好使用pip安装，一条命令搞定。是有多跟自己过不去非得用源码安装。

4. 更新

首先，感谢天瑞老哥，用了整整一中午帮我解决问题。
这一次，尝试在anaconda_python2.7环境中配置tensorflow.

1)安装anaconda

在conda官网下载对应python2.7版本的安装包,或前往镜像网站下载对应版本
[]!https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
python2.7对应Anaconda2-4.3.1

bash 安装包路径

添加路径

echo ‘export PATH=”~/anaconda2/bin:$PATH”‘ >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2)conda环境管理

创建python2.7的运行环境，这里默认安装python2.7，如安装python3.4则需加上python==3.4

conda create –name tensorflow_py27

安装成功后，激活conda环境

source activate tensorflow_py27

3)安装tensorflow

pip install tensorflow_gpu

安装完成进入python后，发现问题来了：

File “/home/*/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/client_lib.py”, line 35…
ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory

之后，无论笔者安装哪个tensorflow版本，都会报这个错误。
原因出在.local上，发现此时并没有在conda文件夹下运行，这说明之前在本地可能安装过另一个版本的tensorflow。在home目录下执行

pip uninstall tensorflow

原来n年前安装过tensorflow0.5。。。
好啦，之后再在conda下安装tensorflow就没问题了